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张量网络（TNs）是研究多体量子系统最有效的工具之一。该技术特别适用于一维局域哈密顿系统，但其在通用几何结构中的应用主要受限于两方面：表达能力的局限性和信息近似提取的困难。该研究团队探究了“积态叠加”（SPS）拟设的性能——一种与规范多元张量分解结构相关的变分框架。虽然该拟设不像张量网络那样高效压缩信息，但具有以下优势：（i）可实现精准信息提取；（ii）结构独立于系统几何构型；（iii）具备天然并行化特性；（iv）支持解析捷径运算。研究人员首先研究了该拟设在自旋1/2系统中的典型特性，包括其纠缠熵和可训练性。随后将其应用于倾斜伊辛模型的基态搜索——涵盖一维/三维短程/长程相互作用系统及随机网络，验证了该方案可达到较高精度标准。